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Enregistrement W3013653915 · doi:10.1111/acv.12572

Marine hotspots of activity inform protection of a threatened community of pelagic species in a large oceanic jurisdiction

2020· article· en· W3013653915 sur OpenAlexaff
Susana Requena, Steffen Oppel, Alexander L. Bond, Jonathan Hall, Jaimie Cleeland, Robert J. M. Crawford, Delia Davies, Ben J. Dilley, Trevor Glass, Azwianewi B. Makhado, Norman Ratcliffe, Tim Reid, Robert A. Ronconi, A. Schofield, Antje Steinfurth, Mia Wege, Marthán N Bester, Peter G. Ryan

Notice bibliographique

RevueAnimal Conservation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesSouth African Agency for Science and Technology AdvancementNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésThreatened speciesPelagic zoneMarine protected areaExclusive economic zoneBiodiversityGeographyMarine reserveMarine conservationFisheryTrophic levelEcologyBiodiversity hotspotBiologyHabitatFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Remote oceanic islands harbour unique biodiversity, especially of species that rely on the marine trophic resources around their breeding islands. Identifying marine areas used by such species is essential to manage and limit processes that threaten these species. The Tristan da Cunha territory in the South Atlantic Ocean hosts several endemic and globally threatened seabirds, and pinnipeds; how they use the waters surrounding the islands must be considered when planning commercial activities. To inform marine management in the Tristan da Cunha Exclusive Economic Zone (EEZ), we identified statistically significant areas of concentrated activity by collating animal tracking data from nine seabirds and one marine mammal. We first calculated the time that breeding adults of the tracked species spent in 10 × 10 km cells within the EEZ, for each of four seasons to account for temporal variability in space use. By applying a spatial aggregation statistic over these grids for each season, we detected areas that are used more than expected by chance. Most of the activity hotspots were either within 100 km of breeding colonies or were associated with seamounts, being spatially constant across several seasons. Our simple and effective approach highlights important areas for pelagic biodiversity that will benefit conservation planning and marine management strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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